Die Software unterstützt die passive Erkennung und Verfolgung mehrerer Objekte für dauerhafte Überwachung, Kraftschutz und Geheimdienste. Mit AIMMGen™ Synthetic Model-Training Services können nutzerdefinierte Objektklassen und aktualisierte KI-Modelle generiert werden, die Entwicklern helfen, sich an sich entwickelnde betriebliche Anforderungen anzupassen.
Prism A-ISR wurde für OEM-Integration und skalierbare Bereitstellung entwickelt und unterstützt 14-Bit-Longwave-Infrarot-(LWIR)- und Midwave-Infrarot-(MWIR)-Daten von Teledyne FLIR Boson®- und Neutrino®-Thermokamerafamilien, einschließlich Konfigurationen mit fester Brennweite und kontinuierlichem Zoom (CZ) sowie Infrarot- und sichtbare EO-Kameras von Drittanbietern. Prism A-ISR wurde für eingebettete KI-Plattformen von NVIDIA Orin und Qualcomm 8550 entwickelt und hilft Entwicklern, einsatzfähige EO/IR-Wahrnehmung und Echtzeit-Objektverfolgung zu ISR-Systemen der nächsten Generation hinzuzufügen.

ENHANCED DETECTION AND TRACKING
Extend detection range, improve track persistence, and reduce false alarms
- Patented denoise and super-resolution improves signal to noise
- Electronic stabilization and dehaze algorithms improve image quality
- Patented denoise algorithm minimizes bit rate

STREAMLINE LWIR, MWIR, AND EO CAMERA INTEGRATION
Native support for Boson+, Boson SX8, and Neutrino series accelerates deployment
- Supports 640 × 512 and 1280 × 1024 LWIR and MWIR resolutions
- Compatible with fixed focal length and CZ lens configurations
- Accepts 14-bit IR-camera data
- Delivers frame-rate perception on EO resolutions up to 4 MP

BUILT FOR DEVELOPERS AND DEPLOYMENT
Lower integration risk with production-ready technology, developer tools, and expert technical support
- Sample C++ reference application, libraries, and documentation
- Experienced technical services team supports integration and deployment
- Operates on Qualcomm and NVIDIA embedded hardware
- Adapt models for new missions with Prism AIMMGen™ synthetic data
Technische Daten
Performance Metric
- Included Filters
- Denoise, Super Resolution, elektronische Stabilisierung
- Inference Time
- ~10 ms
- Input Wavelength
- EO, MWIR und LWIR
- Metadata Output
- Begrenzungsbox Bereich
Begrenzungsbox
Standortkategorie ID
Objektklassenbeschriftung
Konfidenzintervall Zeitstempel
Spur-ID
Framenummer
- Object Classes - Infrared and EO
- Person, Fahrzeug (Regenklassewagen, Bus, LKW, Van, Bau), Boot (Regenklasse für alle Arten von Schiffen auf Wasser)
- Object Classification >60% Confidence
- ≥10x10 Pixel auf Ziel (Minimum)
- Simultaneous Targets Tracked
- Maxuimum ist systemabhängig, Standard ist 16, konfigurierbar
- Target Detection Confidence Threshold
- ≥60 % für kleine Ziele (<32 x 32 Pixel), konfigurierbar
System Requirement
- Deliverables
- • • Software Development Kit (SDK)
für grafische Benutzerschnittstellen (GUI) mit Prism A-ISR Lösungspaket
• Technische Dokumentation
- EO Camera
- 4 MP mit UVC-Eingang Typisch
(größeres Format beeinflusst Bildrate)
- Hardware
- NVIDIA ORIN NX/AGX, Qualcomm 8550
- IR Cameras
- Boson+ mit UVC
Boson SX8 mit UVC
Neutrino LC mit USB
Neutrino SX8 mit USB
- Power
- <12 W (Durchschnitt)
<15 W (maximal)
- Video Output
- WebRTP, RTSP und HDMI
Ressourcen und Support
Die unten aufgeführten Assets werden von allen Modellen dieser Produktfamilie geteilt.
Prism A-ISR Datasheet
Die Integration von Teledyne FLIR OEM Wärmebildkameramodulen ist mit unserer Bibliothek mit Anleitungsvideos und mehr einfacher denn je!
Besuchen Sie das Support Center, um Hilfe bei Ihren Teledyne FLIR OEM-Produkten zu erhalten, oder reichen Sie ein Support-Ticket ein, indem Sie unser Technical Support Center besuchen.